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Enregistrement W3216344517 · doi:10.1002/admi.202101402

Metallic Plate Buckling As a Low Adhesion Mechanism for Durable and Scalable Icephobic Surface Design

2021· article· en· W3216344517 sur OpenAlexafffund
Kamran Alasvand Zarasvand, Cory Pope, Majid Mohseni, David Orchard, Catherine Clark, Kevin Golovin

Notice bibliographique

RevueAdvanced Materials Interfaces · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSurface Modification and Superhydrophobicity
Établissements canadiensNational Research Council CanadaUniversity of TorontoUniversity of New BrunswickOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Foundation for Innovation
Mots-clésMaterials scienceIcingBucklingComposite materialDurabilityAdhesionElastomerWind tunnelIcing conditionsAerospace engineeringGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Ice accretion is significantly detrimental to a range of different industries worldwide. Current methods for reducing ice adhesion include the use of lubricants, hydrophobic coatings, or soft elastomers, all of which exhibit limited durability. As an alternative, here sparsely confined metallic sheets are suspended and the surface buckling instability is tailored, resulting in ice adhesion strengths on par with these prior strategies but without the use of any coatings. These Buckling Elastomer‐like Anti‐icing Metallic Surfaces, or BEAMS, exhibit ultra‐low ice adhesion (<1 kPa) and the mechanical resilience of metals. Results from an icing wind tunnel confirmed the efficacy of BEAMS toward impact ice accreted in realistic conditions via the high‐speed impingement of ≈20 µm droplets at −20 °C. The BEAMS sheet confinement, boundary conditions, and physical dimensions of both the ice and the metallic plates can be altered to minimize ice adhesion via the mechanics of plate buckling. Additionally, BEAMS that detach ice without directly contacting it are designed, the scalability of BEAMS is demonstrated, and their durability is verified using rain erosion, sandblasting, thermal extremes, and repeated icing/de‐icing, both in an icing wind tunnel and on a benchtop system.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,244 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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